Redes de sensores para la predicción solar a corto plazo en el marco de las microgrids y smartcities
- Autores: M.J. Espinosa Gavira
- Directores de la Tesis: Agustín Agüera Pérez (dir. tes.), Juan José González de la Rosa (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Cádiz ( España ) en 2023
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Isabel Santiago Chiquero (presid.), Pablo García Triviño (secret.), Juan Luis Bosch Saldaña (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Energética y Sostenible por la Universidad de Cádiz
- Materias:
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- Resumen
En los últimos años, la potencia fotovoltaica instalada global ha crecido notablemente, llegando a superar el 20\% de la demanda energética en varios países. Esto se debe en parte a la reducción de costes de esta tecnología y la política de promover el uso de energías renovables.
La producción de la energía fotovoltaica depende directamente de los niveles de radiación solar incidente sobre los paneles, que se trata de un recurso externo y variable. La irradiancia solar fluctúa principalmente por dos factores, pero la mayor variabilidad está asociada a la presencia de nubes, y estas variaciones tienen una duración que va desde unos pocos segundos hasta varios minutos.
Debido al funcionamiento del mercado eléctrico y a la nula inercia en la producción energética de estos sistemas, los productores fotovoltaicos necesitan de predicciones precisas en diferentes horizontes temporales con el fin de maximizar la energía ofertada en el mercado, incrementando de este modo la integración de la misma. Por otra parte, también necesitan datos en tiempo real para una gestión más óptima del sistema fotovoltaico.
Las predicciones a corto plazo se emplean para el sistema de control y balance de la producción energética, y a medio plazo para la programación y venta de energía en el mercado eléctrico, sin embargo, los sistemas actuales de predicción son escasos y caros para ser contemplados en sistemas de media y pequeña escala.
Numerosos estudios han intentado cubrir la necesidad de predicción a corto plazo estimando espacio-temporalmente el campo de irradiancia con cámaras de cielo completo e imágenes de satélite, sin embargo, estos métodos están limitados por la problemática de la conversión de imagen a irradiancia.
Investigadores influyentes en este área creen que las redes de sensores de irradiancia pueden jugar un papel fundamental en este contexto, ofreciendo en tiempo real varias medidas espaciales y con la alta resolución temporal necesaria. La información espacio-temporal capturada por la red permitiría estimar el campo de irradiancia y analizar su evolución, capturando incluso los eventos más rápidos.
Las tecnologías inalámbricas han evolucionado en el marco de las ciudades inteligentes y el internet de las cosas, apareciendo tecnologías que se adecuan a diferentes escenarios.
El interés mostrado en estos sistemas ha producido un abaratamiento de los módulos de comunicaciones inalámbricas, gracias a la economía de escala. Las redes de sensores podrían beneficiarse de estas tecnologías inalámbricas, ofreciendo a su vez un ahorro en costes del despliegue respecto a su equivalente cableado y una mayor flexibilidad para integrar nuevos nodos en la red.
Por ello, esta tesis se pretende estudiar el potencial de estas redes inalámbricas como fuente de información crítica para la gestión a corto plazo de sistemas fotovoltaicos, y la explotación de los datos de la misma, implementando y desarrollando algoritmos con estos datos con fines de predicción de la producción y para la operación óptima de estos sistemas.
